Risikoanalyse im Tunnelbau: Ein Vergleich von Reference Class Forecasting und Monte-Carlo-basierter probabilistischer Methodik aus Sicht von Bauunternehmen

Abstract

Bauunternehmen stehen in der Angebotsphase von Tunnelbauprojekten vor der Aufgabe, projektspezifische Risiken abzuschätzen und diese in Form von Risikozuschlägen im Angebot zu berücksichtigen. Diese Bewertungen erfolgen häufig auf Grundlage individueller Einschätzungen. Eine methodische Vorgehensweise in der Risikobewertung dient der nachvollziehbaren Abbildung von Entscheidungsprozessen sowie der strukturierten Behandlung von Risiken. Die Arbeit vermittelt zunächst die theoretischen und normativen Grundlagen des Risikobegriffs sowie die mathematisch-stochastischen Grundlagen der Risikoanalyse, die als methodische Basis für die Praxisanalyse dienen. Darauf aufbauend werden zwei Ansätze zur Bewertung von Projektrisiken untersucht und miteinander verglichen. Das Reference Class Forecasting stützt sich auf empirische Daten abgeschlossener Projekte und ermöglicht eine statistisch gestützte Gesamteinschätzung des Risikoniveaus, ohne einzelne Risiken im Detail zu analysieren. Dem gegenüber betrachtet die probabilistische Risikoanalyse projektspezifische Einzelrisiken detailliert, ordnet diesen Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu und bildet deren Gesamtauswirkung mittels Monte-Carlo-Simulation ab. Die Anwendung beider Methoden an einem fiktiven Tunnelbauprojekt zeigt, dass die resultierenden Risikoeinschätzungen ähnlich ausfallen können. Diese Übereinstimmung bedarf einer differenzierten Interpretation, da die angewandten Methoden auf unterschiedlichen theoretischen Grundlagen beruhen. Beim Reference Class Forecasting sind Risikoeinschätzungen zuverlässig, wenn ausreichend vergleichbare historische Projekte vorliegen. Neue Projekte können die statistische Basis verändern und damit die Aussagekraft der Ergebnisse beeinflussen. Bei der probabilistischen Risikoanalyse können bereits geringe Änderungen der Eintrittswahrscheinlichkeiten oder der Auswirkungen die Simulationsergebnisse deutlich verändern. Daher ist die Ähnlichkeit der Resultate für das untersuchte Projekt vermutlich zufällig und sollte nicht als generelle Validierung der Übereinstimmung der Methoden interpretiert werden. Das Reference Class Forecasting hängt von der Abbildung seltener Ereignisse in historischen Daten sowie von der Verfügbarkeit systematisch aufbereiteter Unternehmensdaten ab, während die probabilistische Risikoanalysemaßgeblich von der Qualität der zugrunde gelegten Annahmen sowie vom erforderlichen Daten und Modellierungsaufwand geprägt ist. Für die Praxis bietet sich eine kombinierte Anwendung beider Methoden an, bei der das Reference Class Forecasting zur empirisch gestützten Einordnung des Gesamtrisikos dient, während die probabilistische Risikoanalyse ergänzend ausgewählte projektspezifische Risiken analysiert. Auf diese Weise lässt sich eine nachvollziehbare und belastbare Entscheidungsgrundlage für die Festlegung von Risikozuschlägen schaffen, die sowohl methodische Erkenntnisse als auch projektspezifische Besonderheiten berücksichtigt.

Construction companies face the challenge of assessing project-specific risks during the bidding phase of tunnel construction projects and incorporating them as risk premiums in their bids. These evaluations are often based on individual expert judgments. A methodological approach to risk assessment enables a transparent representation of decision-making processes and a structured treatment of risks. This thesis first presents the theoretical and normative foundations of the concept of risk, as well as the mathematical and stochastic principles of risk analysis, which form the methodological basis for the practical analysis. Building on this foundation, two approaches to project risk assessment are examined and compared. Reference Class Forecasting relies on empirical data from completed projects and allows a statistically supported overall evaluation of the risk level without analyzing individual risks in detail. In contrast, Probabilistic Risk Analysis examines project-specific individual risks in detail, assigns appropriate probability distributions, and models their combined impact using Monte Carlo simulation. The application of both methods to a hypothetical tunnel construction project shows that the resulting risk assessments appear similar. This apparent consistency requires a nuanced interpretation, as the applied methods are based on different theoretical foundations. Reference Class Forecasting provides reliable estimates only when a sufficient number of comparable historical projects are available, as new projects can alter the statistical basis and thus affect the reliability of the results. In Probabilistic Risk Analysis, even small changes in the probability of occurrence or impact parameters can significantly modify the simulation results. Therefore, the similarity of results for the project examined is likely coincidental and should not be interpreted as a general validation of the methods. Reference Class Forecasting depends primarily on the availability of systematically prepared historical data and the representation of rare events, where as Probabilistic Risk Analysis is strongly influenced by the quality of the underlying assumptions and the required data and modeling effort. For practical applications, a combined use of both methods is recommended: Reference Class Forecasting provides an empirically supported assessment of overall risk, while Probabilistic Risk Analysis complements it by analyzing selected project-specific risks. In this way, a transparent and robust basis for decision-making in the determination of risk premiums can be established, taking into account both methodological insights and project-specific characteristics.